含Melasyl™、10%烟酰胺、透明质酸和HEPES的复合血清疗效与安全性

该数据集来自clinicaltrials.gov,关注含Melasyl™、10%烟酰胺、透明质酸和HEPES的复合血清作为保湿剂,在QS-Nd:YAG 1064 nm低能量激光治疗后用于黄褐斑和痤疮后色素沉着患者的疗效与安全性

Dr.dr.Irma Bernadette, SpKK (K)Dr.dr.Irma Bernadette, SpKK (K)
clinicaltrials
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图像预测MelasmaPost-acne Hyperpigmentation
Efficacy and Safety of a Combined Serum Containing Melasyl™, 10% Niacinamide, Hyaluronic Acid, and HEPES

基本信息

模态
图像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

含Melasyl™、10%烟酰胺、透明质酸和HEPES的复合血清疗效与安全性

该数据集来自clinicaltrials.gov,关注含Melasyl™、10%烟酰胺、透明质酸和HEPES的复合血清作为保湿剂,在QS-Nd:YAG 1064 nm低能量激光治疗后用于黄褐斑和痤疮后色素沉着患者的疗效与安全性。研究为随机、双盲、安慰剂对照临床试验,在雅加达Gatot Soebroto中央陆军医院皮肤性病科开展,受试者按病情分层后随机分为两组,对照组接受2%氢醌霜和SPF>30防晒霜,干预组接受复合血清。数据可用于评估该复合血清在激光术后辅助治疗中的效果与安全性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:黄褐斑、痤疮后色素沉着。本研究是一项随机、双盲、安慰剂对照临床试验,旨在评估含Melasyl™、10%烟酰胺、透明质酸和HEPES的复合血清作为保湿剂,在QS-Nd:YAG 1064 nm低能量激光治疗后用于黄褐斑和痤疮后色素沉着患者的疗效与安全性。病史采集、体格检查和激光操作将在雅加达Gatot Soebroto中央陆军医院(RSPAD)皮肤性病科进行。参与者将根据其病情(黄褐斑或痤疮后色素沉着)进行分层,并使用编码分配随机分为两组。第1组(对照组)将接受2%氢醌霜每晚涂抹,以及SPF>30防晒霜每天早上涂抹。第2组(干预组)将接受复合

【主题与分类】

主题标签:Melasma、Post-acne Hyperpigmentation。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07121439

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数据说明

条件:黄褐斑、痤疮后色素沉着。本研究是一项随机、双盲、安慰剂对照的临床试验,旨在评估含Melasyl™、10%烟酰胺、透明质酸和HEPES的复合精华作为保湿剂,在QS-Nd:YAG 1064 nm低能量激光治疗后用于黄褐斑及痤疮后色素沉着患者的有效性和安全性。病史采集、体格检查和激光操作将在雅加达Gatot Soebroto中央陆军医院(RSPAD)皮肤性病科进行。参与者将根据其病情(黄褐斑或痤疮后色素沉着)进行分层,并通过编码分配随机分为两组。第1组(对照组)将接受2%氢醌乳膏每晚涂抹,并配合SPF>30的防晒霜每天早晨涂抹。第2组(干预组)将接受复合精华每日两次(早晚)涂抹,并配合相同的SPF>30防晒霜每天早晨涂抹。所有产品均在洁面后使用,防晒霜应在户外暴露前15分钟使用。

治疗持续时间为2周,在此期间,参与者需在日记中记录应用时间及任何不良反应。评估将在基线时以及激光治疗后第1周、第2周和第4周进行,包括标准化面部摄影、改良黄褐斑面积和严重程度指数(mMASI)、黑色素测量仪读数、皮肤镜检查、伍德灯检查以及痤疮后色素沉着指数(PAHPI)。激光手术后15分钟将记录红斑评分和主观评估(VAS)。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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